Epidemiology of Urban Traffic Accidents: A Study on the Victims’ Health Records in Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Several studies have been carried out in the field of traffic collisions in Iran. However, few studies have used the victims’ medical records as a source of information. This study aimed to use the data collected from the medical records and a geographic information system to show the epidemiology of urban traffic collisions to be used in injury prevention strategies. METHODS: This was a descriptive, cross-sectional study which was completed in 2013. The sample consisted of 1240 medical records of the people injured in the urban traffic collisions in the capital city of Iran between October 2010 and April 2011. Data were analyzed by using SPSS 18.0 and ARC GIS 10.0. RESULTS: According to the results, motorcyclists were the main group of victims, and most collisions occurred in the afternoon between 12:00 and 18:00 pm. Moreover, the findings showed that the frequency of collisions was higher in District five (16.7%), District six (13.7%), and District 12 (8.3%) of the city. CONCLUSION: In most traffic collisions, motorcyclists were involved and victims mainly suffered from injuries in the lower limbs. Therefore, training in the use of safety equipment, setting collision prevention strategies, and controlling the risky behavior of motorcyclists may help to reduce the number of collisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».